谷歌大脑新研究:强化学习如何学会用声音来观察?
人工智能和大数据
共 3564字,需浏览 8分钟
· 2021-10-16
来源:AI科技评论
编译:王晔
人类已经证明,大脑中的神经系统拥有为不断适应外界环境的变化而改变自身结构的能力。大脑内部的突触、神经元之间的连接可以由于学习和经验的影响建立新的连接。
相应的,感官替代(sensory substitution)这一天赋也存在人类技能树之中,例如有些天生失明的人能够通过将图像转换成声音学会感知人体轮廓形状的能力。
如果让AI拥有这种能力,它也能像蝙蝠和海豚一样,能够利用其耳朵通过声音和回声来‘看’周围的世界一样。
近日,来自谷歌大脑的一篇题为“The Sensory Neuron as a Transformer: Permutation-Invariant Neural Networks for Reinforcement Learning”的论文证明了强化学习拥有这种“感官替代”的能力。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2109.02869.pdf
具体而言,作者在论文中设计了一系列强化学习系统,其能够将来自环境的每种感觉输入(sensory inputs)到不相同,却具有一定联系的神经网络中,值得一提的是,这些神经网络之间没有固定的关系。研究表明,这些感觉网络可以通过训练来整合本地收到的信息,并且通过注意机制的交流,可以集体达成一个全局一致的方案。
此外,即使在一个事件中,输入顺序被随机地排列多次,该系统仍然可以执行其任务。
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